깔때기형 탭
깔때기형은 대화 흐름의 누적 필터링을 제공합니다. 깔때기형을 사용하면 사용자가 와 채팅할 때 대화 플로우가 효과적으로 수행되는지 여부를 식별할 수 있습니다 가상 에이전트.
깔때기형 데모 퍼널에 대한 개요를 보려면 이 비디오를 시청하십시오.
깔때기형 개요
깔때기는 사용자가 깔때기형을 만들 때 정의된 단계를 사용하여 대화 플로우를 필터링합니다.
유입경로에는 대화 흐름에 대한 필터링 단계가 최대 10개까지 포함될 수 있습니다. 후속 단계마다 이전 단계의 결과가 구체화됩니다. 이러한 유형의 누적 필터링을 사용하면 대화 흐름의 각 단계에서 관심 있는 데이터의 범위를 쉽게 좁힐 수 있습니다.
- 지정된 대화 플로우를 사용한 사용자의 백분율과 수입니다.
- 깔때기형에 지정된 다음 대화 단계로 진행한 사용자의 백분율과 수입니다.
- 특정 대화 단계에서 이탈한 사용자의 백분율입니다.
- 플로우에서 지정된 대화 단계를 모두 완료한 사용자의 백분율과 수입니다.
- 사용자가 대화 플로우에서 나간 가장 큰 이탈 지점 또는 단계입니다.
- 필드: 단계가 평가되는 항목입니다.
- 연산자: 선택한 필드를 기반으로 상황에 맞게 생성되는 연산자 목록입니다.
- 값: 선택한 필드에 따라 상황에 맞게 생성되는 텍스트 입력 필드 또는 목록입니다.
단계의 필터링 옵션에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오 깔때기형의 필터 옵션.
깔때기형 사용 사례
- 과 상호 작용한 사용자의 비율 또는 수입니다 가상 에이전트.
- 와 상호작용 가상 에이전트한 사용자 중에서 대화 중에 주제의 특정 노드를 팔로우한 사용자의 비율 또는 수는 몇 퍼센트나 수입니까?
- 특정 노드를 사용한 사용자 중에서 라이브 에이전트로 이전을 요청한 사용자 수입니다.
- 1단계에서는 와 상호작용가상 에이전트하는 동안 소프트웨어 액세스 주제를 팔로우한 사용자를 가져옵니다.
- 1단계에서 검색된 사용자 중 2단계는 드라이브 플로우 실행됨 노드에서 드라이브 액세스를 요청한 사용자를 가져옵니다.
- 2단계에서 검색된 사용자 중 3단계는 라이브 에이전트로 이전을 요청한 사용자를 가져옵니다.
깔때기형에 대한 메트릭
퍼널을 사용하면 대화 흐름을 쉽게 필터링하고 정보를 메트릭으로 가져올 수 있습니다. 메트릭은 대화 플로우의 각 단계에서 활성 상태인 사용자의 백분율 또는 수를 나타냅니다.
깔때기형 사용에서 파생된 성과 메트릭을 기반으로 대화 플로우를 개선할 수 있습니다. 이 메트릭은 사용자 쿼리를 더 잘 처리할 수 있도록 가상 에이전트 대화 플로우를 개선할 수 있는 기회를 식별하는 데 도움이 됩니다.
- 134명의 사용자가 소프트웨어 액세스 주제를 따랐습니다.
- 이 134명의 사용자 중 85명의 사용자가 드라이브 액세스를 요청했습니다.
- 이 85명의 사용자 중 23명의 사용자가 라이브 에이전트로 이전을 요청했습니다.
이 예시 메트릭은 23명의 사용자가 라이브 에이전트로 이전을 요청했기 때문에 개선이 가능했음을 나타냅니다.
깔때기형 사용의 다른 이점
사용자는 깔때기형을 만들어 대화 플로우에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 또한 다른 사용자가 만든 기존 유입경로를 편집하고 삭제할 수 있습니다. 자세한 내용은 유입경로 생성 및 관리 문서를 참조하십시오.